Identification des expressions de confiance en langage naturel dans les avis ligne sur Amazon: Extraction d'énoncés éthiques concernant le service ... à partir d'un corpus d'avis clients d'Amazon

Ce projet a pour objectif de faire d'Internet un espace fiable. Il constitue une première étape vers l'automatisation du processus d'extraction de la confiance. Il implique l'analyse, l'extraction et le raffinement des données éthiques disponibles sur Internet. Le projet a débuté par la collecte de données provenant de différentes sources, telles que des bibliothèques en ligne ou des sites web. Les données ont ensuite été nettoyées (suppression des mots vides et de la ponctuation), annotées, puis un classificateur a été développé. L'ensemble du projet a fait l'objet de plusieurs itérations afin de aboutir à une solution fiable. Ce projet a utilisé plusieurs techniques de traitement du langage naturel, telles que l'exploration d'arguments et l'analyse des sentiments, ainsi que des algorithmes d'apprentissage automatique, notamment les modèles Naive Bayes et Maxent, qui sont abordés en détail dans la thèse. Les outils logiciels utilisés étaient Python et ses bibliothèques de traitement du langage, telles que Natural Language Toolkit (NLTK) et TextBlob. La contribution de ce projet a consisté à collecter et annoter un ensemble de données riche, ainsi qu'à construire deux classificateurs capables d'extraire les propos ethotiques et de les classer.